Taloudellinen ennustaminen ja suunnittelu

Perinteinen taloudellinen ennustaminen perustuu aikasarjamalleihin, jotka olettavat historiallisten mallien jatkuvan muuttumattomina, menettäen rakenteelliset muutokset ja kausaaliset ajurit. Kausaalinen ennustemetodologiamme tunnistaa mikä todella ohjaa taloudellisia mittareita, mahdollistaen ennusteet, jotka mukautuvat muuttuviin liiketoimintaolosuhteisiin.

Sovellimmekausaalista koneoppimistamonimutkaisten liiketoimintahaasteiden ratkaisemiseen.

Yhdistämme kausaalisen löytämisen algoritmit ekonometriseen mallinnukseen tunnistaaksemme liikevaihdon, kustannusten, marginaalien ja kassavirran todelliset ajurit. Sen sijaan että sovittaisimme malleja historialliseen dataan, mallinnaamme mekanismit, jotka yhdistävät operatiiviset mittarit taloudellisiin tuloksiin. Tämä sisältää skenaarioanalyysin, joka ottaa huomioon miten interventiot vaikuttavat liiketoimintaasi: miten markkinointikulujen lisäys vaikuttaa liikevaihtoon kilpailuvasteiden huomioiden? Mikä on viivästetty vaikutus asiakkaan elinkaariarvoon? Miten hinnoittelumuutokset vaikuttavat yksikkötalouteen? Lähestymistapamme hyödyntää [moniulotteisia ekonometrisiä menetelmiä](/research#high-dimensional-metrics) monimutkaisten liiketoimintaympäristöjen käsittelyyn.

Alustaamme käyttävät talousjohtajat voivat merkittävästi vähentää ennustevirhettä perinteisiin menetelmiin verrattuna ja saada toiminnallisia skenaario-oivalluksia suunnitteluun. Yritykset voivat luottavaisesti mallintaa strategisten päätösten taloudellisia vaikutuksia ennen toteutusta. Markkinahäiriöiden aikana kausaalimallit mukautuvat nopeammin, koska ne ankkuroituvat liiketoimintamekanismeihin historiallisten korrelaatioiden sijaan.

Interaktiiviset kojelaudat antavat taloustiimien stressitestata oletuksia, tutkia mitä-jos-skenaarioita ja kommunikoida ennusteluottamusvälejä hallitukselle tilastollisella täsmällisyydellä.